该研究提出了一种新方法，通过对比学习和语义嵌入技术，减少内容泄漏对作者身份识别的影响。研究表明，分离内容和风格嵌入空间显著提高了作者身份识别的准确性，尤其在挑战性评估中提升了多达10%。

本研究探讨大型语言模型生成的释义是否可逆，旨在从释义文本恢复原文。研究发现，尽管无法完全恢复原词，但逆转文本的风格与原文相似，从而提升了抄袭检测和作者身份识别的效果。